Wie KI die Misserfolgsquote von Projekten in Deutschland verbessern kann

In einer kürzlich vom Project Management Institute (PMI) durchgeführten Studie stellte sich heraus, dass in Deutschland 17 Prozent der Projekte als Fehlschläge gelten und nur 68 Prozent ihre Geschäftsziele erreichen. Die übrigen Projekte erzielten einen Teil ihrer Geschäftsziele. In einigen Sektoren wie dem Baugewerbe und der IT-Branche sind die Misserfolgsquoten sogar noch höher. So berichtet der Bundesrechnungshof, dass 43 Prozent der großen öffentlichen IT-Projekte die Erwartungen in Bezug auf Umfang, Zeit oder Budget nicht erfüllen.

Wir leben in einer Welt, in der Wandel die einzige Konstante ist, was sich besonders in den letzten Jahren noch verstärkt hat. Die Bewältigung der Auswirkungen des Klimawandels, die Suche nach einer nachhaltigeren Energieversorgung, die Anpassung an den demografischen Wandel, die Abstimmung unserer Arbeitsweise und die Integration neuer Technologien in organisatorische Strategien und Systeme - all dies wird durch Projekte vorangetrieben. Und da so viel auf dem Spiel steht, müssen diese Projekte erfolgreich sein. Doch warum scheitern sie so oft?

Woran Projekte scheitern

1. Ausweitung des Projektumfangs aka Scoop Creep: Projekte wachsen oft über ihren ursprünglichen Umfang hinaus, was zu Verzögerungen und Budgetüberschreitungen führt.
2. Ineffizientes Ressourcenmanagement: Eine falsche Zuweisung von Ressourcen, einschließlich Zeit, Teams und Material, behindert häufig den Projektfortschritt.
3. Fehlende Echtzeitdaten: Herkömmliche Projektmanagement-Tools liefern oft nur unzureichende Echtzeitinformationen, so dass es schwierig ist, Probleme vorherzusehen.
4. Mangel an Innovation und Kreativität: Viele Organisationen tun sich schwer, eine Innovationskultur zu fördern, was ihre Fähigkeit einschränkt, bei Bedarf umzuschwenken oder sich anzupassen.

Wie künstliche Intelligenz das Projektmanagement unterstützen kann

Die Einführung neuer Technologien kann für Projektmanagerinnen und Projektmanager sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance darstellen. Während die Integration neuer Technologien in die Systeme und Strategien einer Organisation komplexe und schwierige Projekte mit sich bringen kann, könnte die neue Technologie selbst einige Lösungen zur Verbesserung der Erfolgsquote von Projekten bieten.

Wie kann KI Projektmanagement verbessern?

1. Verbesserung der Planungs- und Vorhersagegenauigkeit: KI-gestützte Systeme analysieren riesige Mengen historischer Daten, um genauere Prognosen über Kosten, Ressourcen und Zeitbedarf zu erstellen, so dass Projektmanagerinnen und -manager fundiertere Entscheidungen treffen können.
   Praxistipp: Nutzen Sie KI-gesteuerte Plattformen wie Jira Align oder Monday.com für ein besseres Ressourcenmanagement. Diese Tools bieten KI-gestützte Einblicke in die Ressourcennutzung und ermöglichen es Führungskräften, Ressourcen in Echtzeit zuzuweisen und anzupassen.
2. Monitoring des Fortschritts in Echtzeit: KI-Tools können eine Verfolgung und Analyse in Echtzeit ermöglichen. Plattformen wie Asana und Trello, die mit KI-Funktionen erweitert wurden, können Projektmanagerinnen und Projektmanager auf Abweichungen von Zeitplänen, Budgets oder der Ressourcennutzung aufmerksam machen, bevor sie zu kritischen Problemen werden.
   Praxistipp: Integrieren Sie KI-gestützte Überwachungstools in andere Managementsoftwares, um sofortige Warnungen und Empfehlungen zu erhalten und so eine proaktive Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
3. Automatisierung von Routineaufgaben: Automatisierung ist ein wesentlicher Vorteil von KI im Projektmanagement. KI kann repetitive und alltägliche Aufgaben wie Zeitplanung, Berichterstellung und Aufgabenzuweisung automatisieren, sodass sich Projektfachkräfte und Teams auf kreativere und strategischere Aufgaben konzentrieren können.
   Praxistipp: Implementieren Sie KI-gestützte Automatisierung für sich wiederholende Aufgaben wie Zeiterfassung und Statusberichte, um die Effizienz zu steigern. So können sich die Teammitglieder auf innovative Aufgaben konzentrieren und den kreativen Gesamtertrag des Projekts steigern.
4. Verbesserte Zusammenarbeit und Kommunikation: KI-gestützte Kollaborationstools wie Slack, die mit KI-Bots integriert sind, können die Kommunikation zwischen Projektteams, Stakeholdern und Kundinnen und Kunden erleichtern. Diese Tools stellen sicher, dass die Projektmitglieder zur richtigen Zeit auf die richtigen Informationen zugreifen können, was die remote oder hybride Zusammenarbeit einfacher und effizienter macht.
   Praxistipp: Nutzen Sie KI-gestützte Kollaborationsplattformen wie Microsoft Teams oder Slack mit integrierten KI-Bots für die Verwaltung von Workflows und Echtzeit-Updates. Diese Tools können auch Sprachübersetzungsdienste anbieten, um Kommunikationslücken in internationalen oder multikulturellen Teams zu schließen, was insbesondere für deutsche Organisationen, die international operieren, relevant ist.

Künstliche Intelligenz und menschliches Projektmanagement 

Das PMI glaubt nicht, dass KI menschliche Projektmanagerinnen und -manager ersetzen wird. Aber Projektkräfte, die keine KI nutzen, werden wahrscheinlich durch diejenigen ersetzt, die sie nutzen. Wir sehen bereits, dass die Akzeptanz von KI im Projektmanagement seit Januar 2024 deutlich gestiegen ist: 86 Prozent der Projektmanagenden setzen KI nun in der Mehrzahl ihrer Projekte ein.

PMI prognostiziert, dass KI bis 2025 in 90 Prozent der Projektmanagement-Praktiken weltweit ein Standardwerkzeug sein wird. Schon jetzt berichten mehr als 80 Prozent der Projektmanagerinnen und Projektmanager, die KI in mehr als der Hälfte ihrer Projekte einsetzen, von einer Steigerung der Produktivität, Effektivität, Entscheidungsfindung und Kreativität.

Der Mensch wird nicht durch KI ersetzt, sondern ist vielmehr für den effektiven Einsatz von KI-Tools unerlässlich. Die Daten, die in die KI-Anwendungen eingespeist werden, und die Ergebnisse, die sie liefern, müssen klar überwacht werden. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz von KI liegt in der sorgfältigen Implementierung, des kontinuierlichen Monitorings und der Abwägung von KI-Erkenntnissen und menschlichem Urteilsvermögen.

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